복잡한 환경에서 안전한 IT환경은 하나이상으로 분리된 데이터의 그룹으로 나뉘어 같은 시스템에 상주하지 않게 함으로서 그 목적을 얻을 수 있다. 이러한 시스템의 사용자는 특정 데이터에 접근하는 방법과 등급을 다르게 하여야 한다. 정보구조, 물리적 구조, 사용자 권한 및 응용프로그램 보안 정책을 위한 유지 보수 등은 이러한 환경 관리를 더욱 복잡하게 하고 보안 관리자의 수의 증가를 가져온다. 본 논문은 이러한 환경관리를 위한 CM 툴을 시스템 공학의 CASE 툴을 모델로 하여 제안하고자 한다. 시스템 공학의 모델링 기법은 다중 정보 보안을 처리하는 데 사용할 수 있다. SE의 CASE 툴 모델은 동일 시스템에 대한 논리와 물리적인 관리를 쉽게 할 수 있는 중요한 구성 요소를 가지게 된다. CASE 툴의 확장된 영역은 물리적인 CM 툴을 사용자 친화적이고 안전한 IT시스템의 관리 환경의 문제점을 해결하는 기본을 제공하게 될 것이다.
본 논문은 컬러 영상에서 화염의 후보 영역을 검출하기 위해 화염의 온도 분포 특성을 이용하여 화염의 영역을 분할한다. 기존 화염 검출 알고리즘에서는 단순히 화염의 색상을 황색에서 적색사이를 화염 후보 영역으로 검출하여 많은 오검출을 포함한다. 하지만 실제 화재에서 화염은 백색에서 적색사이의 색상을 보이고 있고, 화염의 영역 위치에서 따라 서로 다른 색상을 보인다. 본 논문에서는 화염의 온도 분포에 따른 색상을 분리하여 오검출 요소를 최소화한다. 제안하는 방법은 화염의 온도 분포 특성을 표현할 수 있는 색상 모델을 찾고, 색상 모델의 값을 비선형 양자화 단계로 나누어 히스토그램으로 분석하여 화염 후보 영역을 결정한다. 제안된 방법은 기존의 수 작업한 결과와 비교하면 정합도가 71.8%가 되고, 비화염 화소의 비율은 기존의 방법 중 최대 비화염 화소 수와 비교하면 약 27배 개선된 성능을 확인하였다.
기존의 Greedy 경로 프로토콜은 일반적으로 차량 Ad-hoc 통신 (Vehicle Ad-hoc Networks) 에서 좋은 성능을 보인다. 그러나 일시적으로 거리를 비게 만드는 교통신호가 존재하는 구간이나 분리된 도로가 합류하는 지점이 없는 도시의 도로에서 지형적인 영향으로 Greedy 라우팅 프로토콜은 잘못된 경로 라우팅 된 경우 불필요하게 경로가 길어지거나 라우팅 실패가 많이 발생한다. 또한, 단순하게 목적지 노드와의 직선거리를 가지고 노드들의 우선순위를 부여하고 가장 낮은 값을 가진 노드를 중계노드로 선택한다. 최근에 차랑 Ad-hoc 통신에서는 지리적인 환경의 특성 때문에 거리뿐만 아니라 전달 방향도 중요한 요소 중에 하나이다. 그래서 본 논문은 개선된 프로토콜을 제안 하는데 하나의 노드가 패킷을 전달할 때 목적지 노드 까지를 지능적으로 거리 및 전달 방향성을 고려하여 다음 노드를 선정하고 교통 통신 상태를 지능적 제어에 따라 보다 안정적인 경로 설정을 할 수 있게 하고 지형적 모델이 따라 자유롭게 변경이 가능 하게끔 관리한다. 제안된 프로토콜 방법의 성능 분석은 두 가지의 이동모델을 적용한 네트워크 시뮬레이션을 통하여 검증하였고 대부분의 경우 기존 프로토콜보다 좋은 성능을 보였다.
한국종은 거시적으로 축 대칭 구조이나, 복잡한 문양과 주조 오차로 인해 미세한 비대칭성을 갖는다. 작은 비대칭성은 하나의 진동모드를 미세한 주파수 차이를 갖는 모드 쌍으로 분리하고, 모드 쌍이 서로 간섭하여 맥놀이를 만든다. 적절한 주기의 선명한 맥놀이는 종소리를 웅장하게 만들고 생동감을 준다. 본 연구에서는 인공 덤쇠를 사용하여 선명한 맥놀이를 만드는 방법을 제시한다. 설계 단계에서 종의 비대칭성을 압도하는 크기의 인공 덤쇠를 만들어 선명한 맥놀이 조건을 구현하면 주조 후에 주기만 조절하면 된다. 이를 위해 현대에 제작된 대형 한국종의 맥놀이 주기 데이터를 분석하고 등가 종 모델을 이용하여 비대칭성의 크기를 정량화시킨다. 등가 종 모델의 유한요소해석을 통해 덤쇠의 위치와 크기에 따른 모드 쌍의 이동을 예측하고 선명한 맥놀이를 내는 인공 덤쇠의 설계사례를 소개한다.
자율주행차에 있어 가장 중요한 요소는 차량 주변 환경과 정확한 위치를 인식하는 것이며, 이를 위해 다양한 센서와 항법 시스템 등이 활용된다. 하지만 센서와 항법 시스템의 한계와 오차로 인해 차량 주변 환경과 위치 인식에 어려움이 있다. 이러한 한계를 극복하고 안전하고 편리한 자율주행을 위해서 고정밀의 인프라 정보를 제공하는 정밀도로지도(high definition map, HD map)의 필요성은 증대되고 있다. 정밀도로지도는 모바일 매핑 시스템(mobile mapping system, MMS)을 통해 획득된 3차원 point cloud 데이터를 이용하여 작성된다. 하지만 정밀도로지도 작성에 많은 양의 점을 필요로 하고 작성 항목이 많아 수작업이 요구되어 많은 비용과 시간이 소요된다. 본 연구는 정밀도로지도의 필수 요소인 차선을 포함한 도로, 연석, 보도, 중앙분리대, 기타 6개의 클래스로 MMS point cloud 데이터를 유의미한정보로 분할하여 정밀도로지도의 효율적인 작성에 목적을 둔다. 분할에는 머신러닝 모델인 random forest (RF), support vector machine (SVM), k-nearest neighbor (KNN) 그리고 gradient boosting machine (GBM)을 사용하였고 MMS point cloud 데이터의 기하학적, 색상, 강도 특성과 차선 분할을 위해 추가한 도로 설계적 특성을 고려하여 11개의 변수를 선정하였다. 부산광역시 미남역 일대 5차선도로 130 m 구간의 MMS point cloud 데이터를 사용하였으며, 분할 결과 각 모델의 평균 F1 score는 RF 95.43%, SVM 92.1%, GBM 91.05%, KNN 82.63%로 나타났다. 가장 좋은 분할 성능을 보인 모델은 RF이며 클래스 별 F1 score는 도로, 보도, 연석, 중앙분리대, 차선에서 F1 score가 각각 99.3%, 95.5%, 94.5%, 93.5%, 90.1% 로 나타났다. RF 모델의 변수 중요도 결과는 본 연구에서 추가한 도로 설계적 특성의 변수 XY dist., Z dist. 모두 mean decrease accuracy (MDA), mean decrease gini (MDG)가 높게 나타났다. 이는 도로 설계적 특성을 고려한 변수가 차선을 포함한 여러 클래스 분할에 중요하게 작용하였음을 뜻한다. 본 연구를 통해 MMS point cloud를 머신러닝 기반으로 차선을 포함한 여러 클래스로 분할 가능성을 확인하고 정밀도로지도 작성 시 수작업으로 인한 비용과 시간 소모를 줄이는데 도움이 될 것으로 기대한다.
김치는 우리나라의 대표적인 전통 식품이며 참살이(well-being) 식품으로 인정되고 있지만, 최근 김치를 수입 농산물로 만들거나 완전 제조한 상태로 수입되고 있어 이에 대한 안전성 확보가 요구된다. 따라서 안전한 김치 제조를 위해서는 김치 재료의 생물학적 위해요소 제거가 필수적이다. 본 연구는 김치의 주재료인 배추를 대상으로 배추에 존재할 수 있는 생물학적 위해 요소, 특히 기생충 오염을 제거 위하여, 기생충란 오염 배추 모델을 이용하여 배추의 효과적 세척 방법을 평가한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 배추에 붙어 있는 흙을 없애고, 뿌리 및 오염된 잎을 제거한 다음, 3단계 이상으로 분리된 세척조로 분리 급수하면서(유속 0.8 m/sec 이상 유지) 소금에 절인 배추를 각 세척조에서 다음과 같이 수세한다. 손가락으로 배추의 뿌리부분과 잎 사이를 골고루 벌려 잡고, 배추를 물속에 넣은 후 물속에서 상하로 20cm 이상 넣었다 빼는 것을 3회 이상 반복 후 다시 좌우로 30cm 이상 3회 이상 흔들어 세척한다. 이때 세척 횟수 및 세척수의 유속을 증가시키거나 야채용 세제(제1종 세제)을 첨가시 세척효과는 더 증가하였다.
본 연구의 목적은 휨과 전단에 지배받는 철근콘크리트 보에서 아치작용에 의한 전단기여성분을 평가하기 위한 새로운 해석 모델의 적용성을 검증하기 위한 것이다. 새로운 모델은 전단력은 휨모멘트의 변화율이라는 관계식을 기초로, 분산트러스 이상화 기법을 이용하여 횡단면에서 베르누이(Bernoulli) 휨 평면으로부터 전단변형적합조건을 새롭게 유도하였으며, MCFT와 분산트러스 이상화를 통해 전단흐름에 의한 복부전단요소의 전단곡률을 일치시키는 전단변형적합조건을 수립하였다. 전단변형적합조건을 이용하면, 보 전단거동은 타이드아치작용과 보작용의 두 성분으로 수치적 분해 될 수 있다. 이러한 분리 접근법의 유효성은 기존 문헌에 수록된 활용 가능한 실험 자료를 통해 검증하였다. 수행 결과 실제 측정 전단강도와 비교하였을 때 복부가 분담하는 전단강도는 훨씬 일정하며, 역학적 복부철근비와 훌륭한 선형 상관관계에 있는 것으로 나타났다. 새로운 해석 모델은 철근콘크리트 부재의 전단 거동에 영향을 미치는 각 변수나 메커니즘을 합리적으로 설명할 수 있는 모델이라고 할 수 있겠다.
합성 구조체에서 강 콘크리트 경계면은 하중이 증가함에 따라 합성작용 저하, 미세균열, 슬립 및 분리등으로 나타내어 부분합성에 적합한 해석기법이 필요하다. 그러나 경계면을 고려하는 해식방법과 경계면 비선형 해석 모델 구성의 어려움으로 지금까지 합성 구조체에 대한 해석적 연구는 경계면 거동을 완전합성, 또는 선형-탄생으로 가정하여 정확한 거동 규명이 어려웠다. 따라서 합성 구조체의 설계는 대부분 실험적 방법에 의존하였지만 이것은 사용환경에 따라 매번 실험을 수행해야 하는 비효율성이 있다. 본 논문에서는 합성작용의 변화에 따른 다양한 강-콘크리트 경계면의 비선형 해석 모델을 바탕으로 하여 최대 접선응력과 슬립-연화 현상에 따르는 보다 정밀한 구조성능과 거동 특성을 규명하였다. 연구결과 경계면에 대한 비선형 모델은 최대하중 등과 같은 행복 이후의 거동을 보다 정확하게 나타내며, 이때 인터페이스의 초기 접선강성은 부재의 항복하중에, 최대 접선응력과 슬립-연화 합성 구조체의 최대하중과 같은 항복이후 거동에 주로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 협성 구조체의 구조성능은 강-콘크리트 경계면의 합성작용, 즉 인터페이스 요소의 초기 접선강성, 최대 접선응력과 슬립-연화현상에 크게 의존적인 것으로 나타났다.
본 연구에서는 전동 이동기기를 이용하는 교통약자의 이동을 제한하는 노면 불량 요소를 딥러닝을 이용해 자동 검출하는 불량 노면객체 인식모델을 개발하고자 한다. 이를 위하여 부산시 관내 5개 지역에서 실제 전동 이동 보조 장치가 이동할 것으로 예상되는 보행로, 주행로를 대상으로 하여 노면 정보를 수집하였으며 이때 도로 정보 수집은 데이터 수집을 보다 용이하게 하기 위하여 소형 차량을 이용하였다. 데이터는 노면과 주변을 그 주변을 구성하는 객체로 구분하여 영상을 수집하였다. 수집된 데이터로부터 교통약자의 이동을 저해하는 정도에 따라 분류하여 보도블록의 파손등급 검출과 같은 일련의 인식 항목을 정의하였고, YOLOv5 딥러닝 알고리즘을 해당 데이터에 적용하여 실시간으로 객체를 인식하는 불량노면 객체 인식 딥러닝 모델을 구현하였다. 연구의 최종단계에서 실제 주행을 통해 객체 단위로 분리 수집된 영상 데이터의 가공, 정제 및 어노테이션 과정을 수행한 후 모델 학습과 검증을 거쳐 불량노면객체를 자동으로 검출하는 딥러닝 모델의 성능 검증 과정을 진행하였다.
본 연구에서는 천공된 웨브를 가진 FRP판을 거푸집 및 보강재로 활용한 퍼포본드 FRP-콘크리트 합성보의 휨/전단 거동 특성을 해석적인 방법으로 거동특성을 파악한다. 기존 실험결과와 비교하여 그 유용성을 입증하고 차후 실무에 활용하고자 한다. 본 사례와 같이 비선형성이 매우 큰 경우에는 외연적 방법에 의한 비선형 유한요소해석이 효과적일 것이다. 본 연구에서 채택한 콘크리트손상소성(concrete damage plasticity: CDP)모델은 콘크리트의 비선형적 거동을 적절히 모사할 수 있는 것으로 사료되며, 모델에서 필요한 여러 변수 인자의 결정은 실험결과와 비교하여 연구에서 사용한 값들을 추천하나, 보다 다양한 케이스에 대한 검토 및 조정이 필요할 것이다. 웨브가 천공된 합성보의 퍼포본드의 효과는 초기강성의 확보 측면에서 다소 효과가 있는 것으로 판단되나 정점에서의 경우 단면 손실과 결합력 증진 효과를 적절히 안배해야 할 것으로 사료된다. FRP 판과 콘크리트의 미끄러짐 등의 접촉문제는 초기 강성이 실험결과보다 다소 크게 나타난 이유 중에 하나라 판단되며 정점 이후 콘크리트와 FRP 의 분리문제 등이 실험결과와 다소 차이를 보인 원인으로 생각한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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